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使用 Jenkins Pipeline 流水线部署 Kubernetes 应用

要实现在 Jenkins 中的构建工作,可以有多种方式,我们这里采用比较常用的 Pipeline 这种方式。Pipeline,简单来说,就是一套运行在 Jenkins 上的工作流框架,将原来独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程编排和可视化的工作。

1、Jenkins Pipeline 有几个核心概念

  • Node:节点,一个 Node 就是一个 Jenkins 节点,Master 或者 Agent,是执行 Step 的具体运行环境,比如我们之前动态运行的 Jenkins Slave 就是一个 Node 节点
  • Stage:阶段,一个 Pipeline 可以划分为若干个 Stage,每个 Stage 代表一组操作,比如:Build、Test、Deploy,Stage 是一个逻辑分组的概念,可以跨多个 Node
  • Step:步骤,Step 是最基本的操作单元,可以是打印一句话,也可以是构建一个 Docker 镜像,由各类 Jenkins 插件提供,比如命令:sh 'make',就相当于我们平时 shell 终端中执行 make 命令一样。

那么我们如何创建 Jenkins Pipline 呢?

  • Pipeline 脚本是由 Groovy 语言实现的,但是我们没必要单独去学习 Groovy,当然你会的话最好
  • Pipeline 支持两种语法:Declarative(声明式)和 Scripted Pipeline(脚本式)语法
  • Pipeline 也有两种创建方法:可以直接在 Jenkins 的 Web UI 界面中输入脚本;也可以通过创建一个 Jenkinsfile 脚本文件放入项目源码库中
  • 一般我们都推荐在 Jenkins 中直接从源代码控制(SCMD)中直接载入 Jenkinsfile Pipeline 这种方法

我们这里来给大家快速创建一个简单的 Pipeline,直接在 Jenkins 的 Web UI 界面中输入脚本运行。

  • 新建任务:在 Web UI 中点击 新建任务 -> 输入名称:pipeline-demo -> 选择下面的 流水线 -> 点击 确定
  • 配置:在最下方的 Pipeline 区域输入如下 Script 脚本,然后点击保存。

node {
  stage('Clone') {
      echo "1.Clone Stage"
  }
  stage('Test') {
      echo "2.Test Stage"
  }
  stage('Build') {
      echo "3.Build Stage"
  }
  stage('Deploy') {
      echo "4. Deploy Stage"
  }
}
  • 构建:点击左侧区域的 立即构建,可以看到 Job 开始构建了

隔一会儿,构建完成,可以点击左侧区域的 Console Output,我们就可以看到如下输出信息:

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console output 我们可以看到上面我们 Pipeline 脚本中的4条输出语句都打印出来了,证明是符合我们的预期的。

如果大家对 Pipeline 语法不是特别熟悉的,可以前往输入脚本的下面的链接 流水线语法 中进行查看,这里有很多关于 Pipeline 语法的介绍,也可以自动帮我们生成一些脚本。

2、在 Slave 中构建任务

上面我们创建了一个简单的 Pipeline 任务,但是我们可以看到这个任务并没有在 Jenkins 的 Slave 中运行,那么如何让我们的任务跑在 Slave 中呢?

还记得上节课我们在添加 Slave Pod 的时候,一定要记住添加的 label 吗?

没错,我们就需要用到这个 label,我们重新编辑上面创建的 Pipeline 脚本,给 node 添加一个 label 属性,如下:

node('jxi-agent') {
  stage('Clone') {
    echo "1.Clone Stage"
  }
  stage('Test') {
    echo "2.Test Stage"
  }
  stage('Build') {
    echo "3.Build Stage"
  }
  stage('Deploy') {
    echo "4. Deploy Stage"
  }
}

我们这里只是给 node 添加了一个 jxi-agent 这样的一个 label,然后我们保存,构建之前查看下 kubernetes 集群中的 Pod:

$ kubectl get pods -n kube-ops
NAME                                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
jenkins-587b78f5cd-47hf8                       1/1     Running   2          4d21h
......

然后重新触发立刻构建:

$ kubectl get pods -n kube-ops
NAME                                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
jenkins-587b78f5cd-47hf8                       1/1     Running   2          4d21h
jenkins-agent-6gw0w                            1/1     Running   0          4s

我们发现多了一个名叫 jenkins-agent-6gw0wPod正在运行,隔一会儿这个 Pod 就不再了。这也证明我们的 Job 构建完成了,同样回到 Jenkins 的 Web UI 界面中查看 Console Output,可以看到如下的信息:

Alt Image Text

pipeline demo#2 是不是也证明我们当前的任务在跑在上面动态生成的这个 Pod 中,也符合我们的预期。我们回到 Job 的主界面,也可以看到大家可能比较熟悉的 阶段视图 界面:

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3、部署 Kubernetes 应用

上面我们已经知道了如何在 Jenkins Slave 中构建任务了,那么如何来部署一个原生的 Kubernetes 应用呢?要部署 Kubernetes 应用,我们就得对我们之前部署应用的流程要非常熟悉才行,我们之前的流程是怎样的:

  • 编写代码
  • 测试
  • 编写 Dockerfile
  • 构建打包 Docker 镜像
  • 推送 Docker 镜像到仓库
  • 编写 Kubernetes YAML 文件
  • 更改 YAML 文件中 Docker 镜像 TAG
  • 利用 kubectl 工具部署应用

我们之前在 Kubernetes 环境中部署一个原生应用的流程应该基本上是上面这些流程吧?

现在我们就需要把上面这些流程放入 Jenkins 中来自动帮我们完成(当然编码除外),从测试到更新 YAML 文件属于 CI 流程,后面部署属于 CD 的流程。如果按照我们上面的示例,我们现在要来编写一个 Pipeline 的脚本,应该怎么编写呢?

node('jxi-agent') {
    stage('Clone') {
      echo "1.Clone Stage"
    }
    stage('Test') {
      echo "2.Test Stage"
    }
    stage('Build') {
      echo "3.Build Docker Image Stage"
    }
    stage('Push') {
      echo "4.Push Docker Image Stage"
    }
    stage('YAML') {
      echo "5.Change YAML File Stage"
    }
    stage('Deploy') {
      echo "6.Deploy Stage"
    }
}

现在我们创建一个流水线的作业,直接使用上面的脚本来构建,同样可以得到正确的结果:

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这里我们来将一个简单 golang 程序,部署到 kubernetes 环境中,代码链接:https://github.com/cnych/drone-k8s-demo

我们将代码推送到我们自己的 GitLab 仓库上去,地址:http://git.k8s.local/course/devops-demo,这样让 Jenkins 和 Gitlab 去进行连接进行 CI/CD。

如果按照之前的示例,我们是不是应该像这样来编写 Pipeline 脚本:

  • 第一步,clone 代码
  • 第二步,进行测试,如果测试通过了才继续下面的任务
  • 第三步,由于 Dockerfile 基本上都是放入源码中进行管理的,所以我们这里就是直接构建 Docker 镜像了
  • 第四步,镜像打包完成,就应该推送到镜像仓库中吧
  • 第五步,镜像推送完成,是不是需要更改 YAML 文件中的镜像 TAG 为这次镜像的 TAG
  • 第六步,万事俱备,只差最后一步,使用 kubectl 命令行工具进行部署了

到这里我们的整个 CI/CD 的流程是不是就都完成了。

我们同样可以用上面的我们自定义的一个 jnlp 的镜像来完成我们的整个构建工作,但是我们这里的项目是 golang 代码的,构建需要相应的环境,如果每次需要特定的环境都需要重新去定制下镜像这未免太麻烦了,我们这里来采用一种更加灵活的方式,自定义 podTemplate

我们可以直接在 Pipeline 中去自定义 Slave Pod 中所需要用到的容器模板,这样我们需要什么镜像只需要在 Slave Pod Template 中声明即可,完全不需要去定义一个庞大的 Slave 镜像了

这里我们需要使用到 gitlab 的插件,用于 Gitab 侧代码变动后触发 Jenkins 的构建任务:

Alt Image Text

然后新建一个名为 devops-demo 类型为流水线的任务,在 构建触发器 区域选择 Build when a change is pushed to GitLab,后面的 http://jenkins.k8s.local/project/devops-demo 是我们需要在 Gitlab 上配的 Webhook 地址:

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其中Comment (regex) for triggering a build是说在 git 仓库,发送包含 jenkins build 这样的关键字的时候会触发执行此 build 构建。

然后点击下面的高级可以生成 token

这里的 url 和 token 是 jenkins 的 api,可以提供给 GtiLab 使用,在代码合并/提交commit/push代码等操作时,通知 Jenkins 执行 build 操作。

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注: 复制出 URL 和 Token,我们后面配置 Gitlab 的 Webhook 会用到。

然后在下面的流水线区域我们可以选择 Pipeline script 然后在下面测试流水线脚本,我们这里选择 Pipeline script from SCM,意思就是从代码仓库中通过 Jenkinsfile 文件获取 Pipeline script 脚本定义,然后选择 SCM 来源为 Git,在出现的列表中配置上仓库地址 http://git.k8s.local/course/devops-demo.git,由于我们是在一个 Slave Pod 中去进行构建,所以如果使用 SSH 的方式去访问 Gitlab 代码仓库的话就需要频繁的去更新 SSH-KEY,所以我们这里采用直接使用用户名和密码的形式来方式:

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我们可以看到有一个明显的错误 Could not resolve host: git.k8s.local提示不能解析我们的 GitLab 域名,这是因为我们的域名都是自定义的,我们可以通过在 CoreDNS 中添加自定义域名解析来解决这个问题(如果你的域名是外网可以正常解析的就不会出现这个问题了)

$ kubectl edit cm coredns -n kube-system
apiVersion: v1
data:
  Corefile: |
    .:53 {
        log
        errors
        health {
          lameduck 5s
        }
        ready
        hosts {  # 添加自定义域名解析
          192.168.31.30 git.k8s.local
          192.168.31.30 jenkins.k8s.local
          192.168.31.30 harbor.k8s.local
          fallthrough
        }
        kubernetes cluster.local in-addr.arpa ip6.arpa {
           pods insecure
           upstream
           fallthrough in-addr.arpa ip6.arpa
        }
        prometheus :9153
        forward . /etc/resolv.conf
        cache 30
        loop
        reload
        loadbalance
    }
kind: ConfigMap
......

修改完成后,隔一小会儿,CoreDNS 就会自动热加载,我们就可以在集群内访问我们自定义的域名了。然后肯定没有权限,所以需要配置帐号认证信息。

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Credentials 区域点击添加按钮添加我们访问 Gitlab 的用户名和密码

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然后需要我们配置用于构建的分支,如果所有的分支我们都想要进行构建的话,只需要将 Branch Specifier 区域留空即可,一般情况下不同的环境对应的分支才需要构建,比如 master、dev、test 等,平时开发的 feature 或者 bugfix 的分支没必要频繁构建,我们这里就只配置 master 个分支用于构建。

最后点击保存,至此,Jenkins 的持续集成配置好了,还需要配置 Gitlab 的 Webhook,用于代码提交通知 Jenkins。前往 Gitlab 中配置项目 devops-demoWebhooksettings -> Webhooks,填写上面得到的 trigger 地址:

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我们这里都是自定义的域名,也没有配置 https 服务,所以记得取消配置下面的 启用SSL验证

保存后,如果出现 Urlis blocked: Requests to the local network are not allowed 这样的报警信息,则需要进入 GitLab Admin -> 设置 -> 网络 -> 勾选 外发请求,然后保存配置

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现在就可以正常保存了,可以直接点击 测试 -> Push Event 测试是否可以正常访问 Webhook 地址,出现了 Hook executed successfully: HTTP 200 则证明 Webhook 配置成功了,否则就需要检查下 Jenkins 的安全配置是否正确了。

由于当前项目中还没有 Jenkinsfile 文件,所以触发过后会构建失败,接下来我们直接在代码仓库根目录下面添加 Jenkinsfile 文件,用于描述流水线构建流程,整体实现流程如下图所示:

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首先定义最简单的流程,要注意这里和前面的不同之处,这里我们使用 podTemplate 来定义不同阶段使用的的容器,有哪些阶段呢?

Clone 代码 -> 单元测试 -> Golang 编译打包 -> Docker 镜像构建/推送 -> Kubectl 部署服务。
  • Clone 代码在默认的 Slave 容器中即可;

  • 单元测试我们这里直接忽略,有需要这个阶段的同学自己添加上即可;

  • Golang 编译打包肯定就需要 Golang 的容器了;

  • Docker 镜像构建/推送是不是就需要 Docker 环境了;

  • 最后的 Kubectl 更新服务是不是就需要一个有 Kubectl 的容器环境了,所以我们这里就可以很简单的定义 podTemplate 了,如下定义:

def label = "slave-${UUID.randomUUID().toString()}"

podTemplate(label: label, containers: [
  containerTemplate(name: 'golang', image: 'golang:1.14.2-alpine3.11', command: 'cat', ttyEnabled: true),
  containerTemplate(name: 'docker', image: 'docker:latest', command: 'cat', ttyEnabled: true),
  containerTemplate(name: 'kubectl', image: 'cnych/kubectl', command: 'cat', ttyEnabled: true)
], serviceAccount: 'jenkins', volumes: [
  hostPathVolume(mountPath: '/home/jenkins/.kube', hostPath: '/root/.kube'),
  hostPathVolume(mountPath: '/var/run/docker.sock', hostPath: '/var/run/docker.sock')
]) {
  node(label) {
    def myRepo = checkout scm
    def gitCommit = myRepo.GIT_COMMIT
    def gitBranch = myRepo.GIT_BRANCH

    stage('单元测试') {
      echo "测试阶段"
    }


    stage('代码编译打包') {
      container('golang') {
        echo "代码编译打包阶段"
      }
    }


    stage('构建 Docker 镜像') {
      container('docker') {
        echo "构建 Docker 镜像阶段"
      }
    }


    stage('运行 Kubectl') {
      container('kubectl') {
        echo "查看 K8S 集群 Pod 列表"
        sh "kubectl get pods"
      }
    }
  }
}

直接在 podTemplate 里面定义每个阶段需要用到的容器,volumes 里面将我们需要用到的 docker.sock文件,需要注意的我们使用的 label 标签是是一个随机生成的,这样有一个好处就是有多个任务来的时候就可以同时构建了。

正常来说我们还需要将访问集群的 kubeconfig 文件拷贝到 kubectl 容器的 ~/.kube/config 文件下面去,这样我们就可以在容器中访问 Kubernetes 集群了,但是由于我们构建是在 Slave Pod 中去构建的,Pod 就很有可能每次调度到不同的节点去,这就需要保证每个节点上有 kubeconfig文件才能挂载成功,所以这里我们使用另外一种方式。

通过将 kubeconfig 文件通过凭证上传到 Jenkins 中,然后在 Jenkinsfile 中读取到这个文件后,拷贝到 kubectl 容器中的 ~/.kube/config 文件中,这样同样就可以正常使用 kubectl 访问集群了。在 Jenkins 页面中添加凭据,选择 Secret file 类型,然后上传 kubeconfig 文件,指定 ID 即可:

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然后在 Jenkinsfile 的 kubectl 容器中读取上面添加的 Secret file 文件,拷贝到 ~/.kube/config 即可:

stage('运行 Kubectl') {
  container('kubectl') {
    withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
      echo "查看 K8S 集群 Pod 列表"
      sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
      sh "kubectl get pods"
    }
  }
}

现在我们直接将 Jenkinsfile 文件提交到 GitLab 代码仓库中,正常来说就可以触发 Jenkins 的构建了:

$ kubectl get pods -n kube-ops
NAME                                                     READY   STATUS              RESTARTS   AGE
jenkins-587b78f5cd-47hf8                                 1/1     Running             2          5d
slave-e3e34e24-721a-4c32-a83e-19033e244b9d-2h6wd-tjkkf   0/4     ContainerCreating   0          38s

我们可以看到生成的 slave Pod 包含了4个容器,就是我们在 podTemplate 指定的加上 slave 的镜像,运行完成后该 Pod 也会自动销毁。

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Pipeline

接下来我们就来实现具体的流水线。

第一个阶段:单元测试,我们可以在这个阶段是运行一些单元测试或者静态代码分析的脚本,我们这里直接忽略。

第二个阶段:代码编译打包,我们可以看到我们是在一个 golang 的容器中来执行的,我们只需要在该容器中获取到代码,然后在代码目录下面执行打包命令即可,如下所示:


stage('代码编译打包') {
  try {
    container('golang') {
      echo "2.代码编译打包阶段"
      sh """
        export GOPROXY=https://goproxy.cn
        GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -v -o demo-app
        """
    }
  } catch (exc) {
    println "构建失败 - ${currentBuild.fullDisplayName}"
    throw(exc)
  }

第三个阶段:构建 Docker 镜像,要构建 Docker 镜像,就需要提供镜像的名称和 tag,要推送到 Harbor 仓库,就需要提供登录的用户名和密码,所以我们这里使用到了 withCredentials 方法,在里面可以提供一个credentialsIddockerhub 的认证信息,如下:

stage('构建 Docker 镜像') {
  withCredentials([[$class: 'UsernamePasswordMultiBinding',
    credentialsId: 'docker-auth',
    usernameVariable: 'DOCKER_USER',
    passwordVariable: 'DOCKER_PASSWORD']]) {
      container('docker') {
        echo "3. 构建 Docker 镜像阶段"
        sh """
          docker login ${registryUrl} -u ${DOCKER_USER} -p ${DOCKER_PASSWORD}
          docker build -t ${image} .
          docker push ${image}
          """
      }
  }
}

其中 ${image}${imageTag}我们可以在上面定义成全局变量:

// 获取 git commit id 作为镜像标签
def imageTag = sh(script: "git rev-parse --short HEAD", returnStdout: true).trim()
// 仓库地址
def registryUrl = "harbor.k8s.local"
def imageEndpoint = "course/devops-demo"
// 镜像
def image = "${registryUrl}/${imageEndpoint}:${imageTag}"

这里定义的镜像名称为 course/devops-demo,所以需要提前在 Harbor 中新建一个名为 course 的私有项目:

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Docker 的用户名和密码信息则需要通过凭据来进行添加,进入 jenkins 首页 -> 左侧菜单凭据 -> 添加凭据,选择用户名和密码类型的,其中 ID 一定要和上面的 credentialsId 的值保持一致:

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不过需要注意的是我们这里使用的是 Docker IN Docker 模式来构建 Docker 镜像,通过将宿主机的 docker.sock 文件挂载到容器中来共享 Docker Daemon,所以我们也需要提前在节点上配置对 Harbor 镜像仓库的信任:

$ vi /etc/docker/daemon.json
{
  "insecure-registries" : [  # 配置忽略 Harobr 镜像仓库的证书校验
    "harbor.k8s.local"
  ],
  "storage-driver": "overlay2",
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "registry-mirrors" : [
    "https://ot2k4d59.mirror.aliyuncs.com/"
  ],
}

$ systemctl daemon-reload
$ systemctl restart docker

配置生效过后我们就可以正常在流水线中去操作 Docker 命令,否则会出现如下所示的错误:

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现在镜像我们都已经推送到了 Harbor 仓库中去了,接下来就可以部署应用到 Kubernetes 集群中了,当然可以直接通过 kubectl 工具去操作 YAML 文件来部署,我们这里的示例,编写了一个 Helm Chart 模板,所以我们也可以直接通过 Helm 来进行部署,所以当然就需要一个具有 helm 命令的容器,这里我们使用 cnych/helm 这个镜像,这个镜像也非常简单,就是简单的将 helm 二进制文件下载下来放到 PATH 路径下面去即可,对应的 Dockerfile 文件如下所示,大家也可以根据自己的需要来进行定制:

FROM alpine
MAINTAINER cnych <icnych@gmail.com>
ARG HELM_VERSION="v3.2.1"
RUN apk add --update ca-certificates \
 && apk add --update -t deps wget git openssl bash \
 && wget https://get.helm.sh/helm-${HELM_VERSION}-linux-amd64.tar.gz \
 && tar -xvf helm-${HELM_VERSION}-linux-amd64.tar.gz \
 && mv linux-amd64/helm /usr/local/bin \
 && apk del --purge deps \
 && rm /var/cache/apk/* \
 && rm -f /helm-${HELM_VERSION}-linux-amd64.tar.gz
ENTRYPOINT ["helm"]
CMD ["help"]

我们这里使用的是 Helm3 版本,所以要想用 Helm 来部署应用,同样的需要配置一个 kubeconfig 文件在容器中,这样才能访问到 Kubernetes 集群。所以我们可以将 运行 Kubectl 的阶段做如下更改:

stage('运行 Helm') {
  withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
    container('helm') {
      sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
      echo "4.开始 Helm 部署"
      helmDeploy(
          debug       : false,
          name        : "devops-demo",
          chartDir    : "./helm",
          namespace   : "kube-ops",
          valuePath   : "./helm/my-value.yaml",
          imageTag    : "${imageTag}"
      )
      echo "[INFO] Helm 部署应用成功..."
    }
  }

其中 helmDeploy方法可以在全局中进行定义封装:

def helmLint(String chartDir) {
    println "校验 chart 模板"
    sh "helm lint ${chartDir}"
}

def helmDeploy(Map args) {
    if (args.debug) {
        println "Debug 应用"
        sh "helm upgrade --dry-run --debug --install ${args.name} ${args.chartDir} -f ${args.valuePath} --set image.tag=${args.imageTag} --namespace ${args.namespace}"
    } else {
        println "部署应用"
        sh "helm upgrade --install ${args.name} ${args.chartDir} -f ${args.valuePath} --set image.tag=${args.imageTag} --namespace ${args.namespace}"
        echo "应用 ${args.name} 部署成功. 可以使用 helm status ${args.name} 查看应用状态"
    }
}

我们在 Chart 模板中定义了一个名为 my-values.yamlValues 文件,用来覆盖默认的值,比如这里我们需要使用 Harbor 私有仓库的镜像,则必然需要定义 imagePullSecrets,所以需要在目标 namespace 下面创建一个 Harbor登录认证的 Secret对象

$ kubectl create secret docker-registry harbor-auth --docker-server=harbor.k8s.local --docker-username=admin --docker-password=Harbor12345 --docker-email=admin@admin.com --namespace kube-ops
secret/harbor-auth created

然后由于每次我们构建的镜像 tag 都会变化,所以我们可以通过 --set 来动态设置。

不过需要记得在上面容器模板中添加 helm 容器:

containerTemplate(name: 'helm', image: 'cnych/helm', command: 'cat', ttyEnabled: true)

对于不同的环境我们可以使用不同的 values 文件来进行区分,这样当我们部署的时候可以手动选择部署到某个环境下面去。


def userInput = input(
  id: 'userInput',
  message: '选择一个部署环境',
  parameters: [
      [
          $class: 'ChoiceParameterDefinition',
          choices: "Dev\nQA\nProd",
          name: 'Env'
      ]
  ]
)
echo "部署应用到 ${userInput} 环境"
// 选择不同环境下面的 values 文件
if (userInput == "Dev") {
    // deploy dev stuff
} else if (userInput == "QA"){
    // deploy qa stuff
} else {
    // deploy prod stuff
}
// 根据 values 文件再去使用 Helm 进行部署

然后去构建应用的时候,在 Helm 部署阶段就会看到 Stage View 界面出现了暂停的情况,需要我们选择一个环境来进行部署:

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选择完成后再去部署应用。最后我们还可以添加一个 kubectl 容器来查看应用的相关资源对象:

stage('运行 Kubectl') {
  withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
    container('kubectl') {
      sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
      echo "5.查看应用"
      sh "kubectl get all -n kube-ops -l app=devops-demo"
    }
  }
}

有时候我们部署的应用即使有很多测试,但是也难免会出现一些错误,这个时候如果我们是部署到线上的话,就需要要求能够立即进行回滚,这里我们同样可以使用 Helm 来非常方便的操作,添加如下一个回滚的阶段:

stage('快速回滚?') {
  withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
    container('helm') {
      sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
      def userInput = input(
        id: 'userInput',
        message: '是否需要快速回滚?',
        parameters: [
            [
                $class: 'ChoiceParameterDefinition',
                choices: "Y\nN",
                name: '回滚?'
            ]
        ]
      )
      if (userInput == "Y") {
        sh "helm rollback devops-demo --namespace kube-ops"
      }
    }
  }
}

最后一条完整的流水线就完成了。

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我们可以在本地加上应用域名 devops-demo.k8s.local 的映射就可以访问应用了:

$ curl http://devops-demo.k8s.local
{"msg":"Hello DevOps On Kubernetes"}

完整的 Jenkinsfile 文件如下所示:

def label = "slave-${UUID.randomUUID().toString()}"

def helmLint(String chartDir) {
    println "校验 chart 模板"
    sh "helm lint ${chartDir}"
}

def helmDeploy(Map args) {
    if (args.debug) {
        println "Debug 应用"
        sh "helm upgrade --dry-run --debug --install ${args.name} ${args.chartDir} -f ${args.valuePath} --set image.tag=${args.imageTag} --namespace ${args.namespace}"
    } else {
        println "部署应用"
        sh "helm upgrade --install ${args.name} ${args.chartDir} -f ${args.valuePath} --set image.tag=${args.imageTag} --namespace ${args.namespace}"
        echo "应用 ${args.name} 部署成功. 可以使用 helm status ${args.name} 查看应用状态"
    }
}

podTemplate(label: label, containers: [
  containerTemplate(name: 'golang', image: 'golang:1.14.2-alpine3.11', command: 'cat', ttyEnabled: true),
  containerTemplate(name: 'docker', image: 'docker:latest', command: 'cat', ttyEnabled: true),
  containerTemplate(name: 'helm', image: 'cnych/helm', command: 'cat', ttyEnabled: true),
  containerTemplate(name: 'kubectl', image: 'cnych/kubectl', command: 'cat', ttyEnabled: true)
], serviceAccount: 'jenkins', volumes: [
  hostPathVolume(mountPath: '/var/run/docker.sock', hostPath: '/var/run/docker.sock')
]) {
  node(label) {
    def myRepo = checkout scm
    // 获取 git commit id 作为镜像标签
    def imageTag = sh(script: "git rev-parse --short HEAD", returnStdout: true).trim()
    // 仓库地址
    def registryUrl = "harbor.k8s.local"
    def imageEndpoint = "course/devops-demo"
    // 镜像
    def image = "${registryUrl}/${imageEndpoint}:${imageTag}"

    stage('单元测试') {
      echo "测试阶段"
    }
    stage('代码编译打包') {
      try {
        container('golang') {
          echo "2.代码编译打包阶段"
          sh """
            export GOPROXY=https://goproxy.cn
            GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -v -o demo-app
            """
        }
      } catch (exc) {
        println "构建失败 - ${currentBuild.fullDisplayName}"
        throw(exc)
      }
    }
    stage('构建 Docker 镜像') {
      withCredentials([[$class: 'UsernamePasswordMultiBinding',
        credentialsId: 'docker-auth',
        usernameVariable: 'DOCKER_USER',
        passwordVariable: 'DOCKER_PASSWORD']]) {
          container('docker') {
            echo "3. 构建 Docker 镜像阶段"
            sh """
              cat /etc/resolv.conf
              docker login ${registryUrl} -u ${DOCKER_USER} -p ${DOCKER_PASSWORD}
              docker build -t ${image} .
              docker push ${image}
              """
          }
      }
    }
    stage('运行 Helm') {
      withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
        container('helm') {
          sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
          echo "4.开始 Helm 部署"
          def userInput = input(
            id: 'userInput',
            message: '选择一个部署环境',
            parameters: [
                [
                    $class: 'ChoiceParameterDefinition',
                    choices: "Dev\nQA\nProd",
                    name: 'Env'
                ]
            ]
          )
          echo "部署应用到 ${userInput} 环境"
          // 选择不同环境下面的 values 文件
          if (userInput == "Dev") {
              // deploy dev stuff
          } else if (userInput == "QA"){
              // deploy qa stuff
          } else {
              // deploy prod stuff
          }
          helmDeploy(
              debug       : false,
              name        : "devops-demo",
              chartDir    : "./helm",
              namespace   : "kube-ops",
              valuePath   : "./helm/my-values.yaml",
              imageTag    : "${imageTag}"
          )
        }
      }
    }
    stage('运行 Kubectl') {
      withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
        container('kubectl') {
          sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
          echo "5.查看应用"
          sh "kubectl get all -n kube-ops -l app=devops-demo"
        }
      }
    }
    stage('快速回滚?') {
      withCredentials([file(credentialsId: 'kubeconfig', variable: 'KUBECONFIG')]) {
        container('helm') {
          sh "mkdir -p ~/.kube && cp ${KUBECONFIG} ~/.kube/config"
          def userInput = input(
            id: 'userInput',
            message: '是否需要快速回滚?',
            parameters: [
                [
                    $class: 'ChoiceParameterDefinition',
                    choices: "Y\nN",
                    name: '回滚?'
                ]
            ]
          )
          if (userInput == "Y") {
            sh "helm rollback devops-demo --namespace kube-ops"
          }
        }
      }
    }
  }
}